• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.120-132
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• 2022

최근 도시지역에서 급격하게 발생하는 빈집의 증가는 도시경관 악화, 안전사고 유발, 범죄 사고 발생, 위생 문제 등 다양한 문제들을 야기하고 있다. 통계청 장래인구 추계 결과에 의하면 우리나라 인구 및 가구의 증가율은 지속적으로 감소할 것으로 예상되며 빈집 발생의 증가로 이어질 가능성이 있다. 빈집 발생으로 인한 문제를 방치할 경우, 주거환경 악화와 같은 물리적 쇠퇴뿐만 아니라 사회·경제적으로 지역의 쇠퇴를 야기한다. 이를 해결하기 위해서는 지역적 특성 및 공간적 영향력의 존재를 고려한 국지적 차원에서의 빈집의 공간적 분포 특성을 파악할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전역적 공간적 자기상관을 측정하기 위해 Moran's I와 지리가중회귀모델(GWR)을 통해 빈집발생이 많은 부산광역시 원도심 일대를 중심으로 분석을 수행하였다. 또한, 공간 분석단위가 달라짐에 따라 공간분석의 결과값에 차이가 나타나는 공간단위 수정가능성에 관한 문제(MAUP)에 대한 평가를 수행하기 위해 읍면동과 집계구의 상이한 공간단위에 대한 빈집 발생 분포를 분석하였다. 분석결과, 부산광역시 원도심 일대의 읍면동별 빈집 발생은 공간적 이질성이 존재하였으며 공간분석단위를 달리함에 따라 빈집 발생의 공간분석 결과가 다르게 나타났다. 이에 빈집 발생의 정확한 분포 특성을 파악하기 위해서는 GWR 모델을 이용한 공간적 차원을 고려하여야 하며, 공간단위 수정가능성 문제(MAUP)에 대한 고려가 필요함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.